Arquitectura de análisis de datos generados por el internet de las cosas IoT en tiempo real

Abstract

[ES] El Internet de las cosas (IoT, del inglés, \textit{Internet of Things}) está revolucionando la manera en que percibimos todo lo que nos rodea. La gran cantidad de objetos conectados a Internet diariamente revela el grado de aceptación de las tecnologías habilitadoras de IoT en los diferentes entornos de aplicación. De la misma manera, el gran volumen de datos generado por estos objetos, conocidos como dispositivos IoT, está llegando a valores inimaginables. Como resultado, las metodologías y técnicas tradicionales presentan limitaciones para la gestión de los datos recolectados por los dispositivos IoT. Este problema es conocido como Big Data y ha sido analizado en las dos últimas décadas en otro tipo de ámbitos (buscadores de páginas web, redes sociales, entre otros.). Sin embargo, la falta de conocimientos y estrategias claras para integrar las metodologías, técnicas y soluciones de Big Data con entornos de IoT está afectando directamente a los potenciales beneficios de IoT.

La gestión del Big Data es uno de los desafíos que afrontan actualmente los entornos de IoT. La presente tesis doctoral especifica una arquitectura para la gestión del Big Data generado por entornos IoT. La arquitectura fue diseñada utilizando los requerimientos planteados en las recomendaciones de la Unión Internacional de Telecomunicaciones (ITU-T) y el Instituto Nacional de Estándares y Tecnologías (NIST) para la implementación de ecosistemas IoT y la interoperabilidad de \textit{frameworks} de Big Data, respectivamente. De esta manera, la arquitectura es lo suficientemente genérica para adaptarse a cualquier entorno IoT. La arquitectura Big Data es capaz de recopilar datos de dispositivos IoT, \textit{gateways} IoT, plataformas IoT y espacios de datos virtuales en entornos industriales. Además, la arquitectura brinda el soporte para la generación de servicios innovadores basados en las tendencias actuales en el área de la Inteligencia Artificial. Finalmente, la arquitectura aprovecha los recientes avances en la tecnología de \textit{fog computing} y los modelos de servicios de \textit{cloud computing} para implementar sus funcionalidades.

La arquitectura presentada ha sido aplicada en tres casos de uso derivados de los proyectos Europeos ACTIVAGE y PixelPort financiados por la Unión Europea. El primero de ellos tiene el objetivo de monitorizar, controlar y guiar durante el tratamiento de la apnea del sueño en adultos mayores. El segundo persigue la detección temprana de caídas en adultos mayores basado en algoritmos de Inteligencia Artificial. Y el último tiene el objetivo de explotar el Big Data compartido en el espacio de datos industriales para entornos marítimos con el fin de proporcionar información relevante para la planificación de las operaciones de los buques de contenedores.

[EN] The Internet of Things (IoT) is revolutionizing the way we perceive everything around us. The large number of objects connected to the Internet reveals the degree of acceptance of IoT-enabling technologies in several domain applications. In the same way, the large volume of data generated by these objects, also known as IoT devices, is reaching unimaginable values. As a result, traditional methodologies and techniques are not capable of managing the large amount of data collected by IoT devices. This problem is known as Big Data, and it has been analyzed in the last two decades in other applications contexts (i.e., web page search engines, social networks, among others). However, the lack of clear knowledge and strategies to integrate Big Data methodologies, techniques and solutions with IoT environments is directly affecting the potential benefits of IoT.

Nowadays, Big Data management is one of the challenges that IoT environments are facing. For this reason, this doctoral thesis specifies an architecture for the management of Big Data generated by IoT environments. The Big Data architecture proposed was designed using the requirements outlined in the recommendations of the International Telecommunication Union (ITU-T) and the National Institute of Standards and Technologies (NIST) for the implementation of IoT ecosystems and the interoperability of Big Data frameworks. In this way, the architecture is generic enough for adapting to any IoT environment. Big Data architecture is capable of collecting data from IoT devices, IoT gateways, IoT platforms, and the industrial virtual data spaces. Also, the architecture provides support for the generation of innovative services based on current trends in Artificial Intelligence. Finally, the architecture takes advantage of the recent advances in fog computing technology and the cloud computing model services for implementing its functionalities.

The architecture presented has been applied in three use cases derived from the European ACTIVAGE and PixelPort projects funded by the European Union. The first of these uses cases aims to monitor, control, and guide during the treatment of sleep apnea in elderly. The second one pursues the early detection of the elderly's fall based on Artificial Intelligence algorithms. The last one has the objective of exploiting shared Big Data in industrial data space for maritime environments to provide relevant information for the planning of shipping container operations.

[CA] La Internet de les coses (IoT, del anglès, Internet of Things) està revolucionant la manera en que percebem tot el que ens rodeja. La gran quantitat d\textquotesingle objectes connectats diàriament a Internet revela el grau de acceptació de les tecnologies facilitadores de IoT en els diferents entorns de la aplicació. De la mateixa manera, el gran volum de dades generades per aquests objectes, coneguts com dispositius IoT, està arribant a valors inimaginables. Com a resultat, les metodologies i tècniques tradicionals presenten limitacions per a la gestió de les dades recol·lectades pels dispositius IoT. Aquest problema es conegut com a Big Data i ha sigut analitzat durant les dos últimes dècades en tot tipus d\textquotesingle àmbits (buscadors de pàgines web i xarxes socials entre altres). No obstant, la falta de coneixements i estratègies clares per a integrar les metodologies, tècniques i solucions de Big Data en entorns de IoT està afectant directament als potencials beneficis de IoT. La gestió del Big Data es un dels desafius que afronten actualment els entorns de IoT. Aquesta tesis doctoral especifica una arquitectura per a la gestió del Big Data generat pels entorns IoT. L\textquotesingle arquitectura ha sigut dissenyada utilitzant els requeriments plantejats en les recomanacions de la Unió Internacional de Telecomunicacions (ITU-T) i el Institut Nacional d\textquotesingle Estàndards i Tecnologies (NIST) per a la implementació d\textquotesingle ecosistemes IoT i la interoperabilitat de frameworks de Big Data. D\textquotesingle aquesta manera, l\textquotesingle arquitectura es lo suficientment genèrica per a adaptar-se a qualsevol entorn IoT. L\textquotesingle arquitectura Big Data es capaç de recopilar dades de dispositius IoT, gateways IoT, plataformes IoT i espais de dades virtuals en entorns industrials. Així mateix, l\textquotesingle arquitectura brinda el suport per a la generació de serveis innovadors basats en les tendències actuals en l\textquotesingle àrea de la Intel·ligència Artificial. Finalment, l\textquotesingle arquitectura aprofita els recents avanços en la tecnologia de \textit{fog computing} i els models de serveis de \textit{cloud computing} per a implementar les seues funcionalitats. L\textquotesingle arquitectura presentada ha sigut aplicada a tres casos d\textquotesingle usos derivats dels projectes europeus ACTIVAGE i PixelPort finançats per la Unió Europea. El primer d\textquotesingle ells té l\textquotesingle objectiu de monitoritzar, controlar i guiar durant el tractament de la apnea del somni en adults majors. El segon persegueix la detecció primerenca de caigudes en adults majors basat en algoritmes de Intel·ligència Artificial. I l\textquotesingle Últim té l\textquotesingle objectiu de explotar el Big Data compartint en l\textquotesingle espai de dades industrials per a entorns marítims amb el fi de proporcionar informació rellevant per a la planificació de les operacions dels vaixells de contenidors.